大数据数据预处理心得体会和方法 大数据预处理技术心得体会(6篇)

学习中的快乐，产生于对学习内容的兴趣和深入。世上所有的人都是喜欢学习的，只是学习的方法和内容不同而已。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。

关于大数据数据预处理心得体会和方法一

1、负责公司大数据产品的架构设计，包含数据收集、数据存储、数据应用，并完成相关架构设计文档的撰写;

2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策;

3、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;

5、积极了解业界发展，研究与跟踪大数据新技术发展方向。

任职要求：

1、精通goldengate for bigdata相关理论，具备大型数据利用的生产实战经验;

2、精通数据驱动的理论，设计并生产上线相关数据驱动的产品;

3、精通常用消息中间件的使用，例如kafka/rocketmq/apache pulsar，有解读相关源码者优先;

4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用，掌握mapreduce编程或spark编程;

5、了解传统数据仓库理论及相关etl工具，例如kettle/datastage;

6、熟悉oracle、mongodb、mysql数据库的使用;

7、扎实的java语言基础，熟悉java开发工具和调试工具的使用;

8、良好的团队协作精神，有能力对团队在软件设计、实现和测试方面进行指导;

9、良好的逻辑分析能力和沟通能力，执行力强、对待工作认真严谨、责任心强、具备出色的学习能力和团队合作精神，有一定的推动能力;

10、计算机科学、信息技术或相关领域本科以上学历，具有5年以上数据平台项目开发经验，3年以上的架构设计经验，具有大数据平台应用大型项目架构设计经验优先;

关于大数据数据预处理心得体会和方法二

本节课教学用”四舍五入”的方法求一个小数的近似数。教材以地球和太阳之间的距离为素材，设计了三个问题组织学生进行探索。先通过例1，引导学生用“四舍五入”的方法把1.496精确到十分位，再通过例2，引导学生用同样大方法把1.496精确到百分位，然后引导学生比较上面求出的两个近似数，理解保留的小数位数越多，求出的近似数越精确。教材安排“试一试”与例题不同的是，这里取近似数的过程中需要把百分位舍去。并引导学生总结和归纳求小数近似数的方法。

教学中引入生活实例，通过探究、互动、总结、归纳等活动，让学生掌握求小数的近似数的方法，要注意结合具体情境求小数近似数，让学生体会数学的应用价值。

教学重点：求小数近似数的方法。

教学难点：理解保留的小数位数越多，求出的近似值越精确。

目标预设：1、会根据要求用“四舍五入”的方法求一个小数的近似数。

2．使学生初步了解求一个小数的近似数时表示的精确程度，理解求得一个小数的近似数时，小数末尾的“0”不能去掉。

3、进一步理解和掌握所学的知识，体会数学在日常生活中的广泛应用，感受数学的文化价值。

学生经验：学生已经掌握了把大数目改写成整万、整亿数和整数近似数的知识，为本节课求一个小数的近似数奠定了基础。

教学准备：小黑板

教学过程：

昨天老师到银行办事，听见一位老爷爷和储蓄员在争论着。原来老爷爷的利息单上写着税后利息：9.547元，储蓄员付给爷爷9.5元，爷爷硬要9.6元，你觉得付多少比较合理？

学生回答后，问这个数据是怎么得到的?

今天我们学了求一个小数的近似数之后，你就会解决生活中这类现象了。（出示课题）

1．把下面的叙述换一种说法：

（1）1999年全国有小学生145371600人。也可以说：1999年全国大约有小学生（万）人。

（2）光的传播速度是每秒钟299800千米。也可以说：光的传播速度大约是每秒钟（万）千米。

2．下面的□里可以填上哪些数字？32□645≈32万 47□05≈47万

（1）独立完成。

（2）校对答案。

（3）说说求近似数的方法——四舍五入法。

板书：求近似数一般用四舍五入法

（一）、出示例题：

例1．地球和太阳之间的平均距离大约是1.496亿千米。

接着明确要求：

精确到十分位是多少亿千米？

精确到百分位是多少亿千米？

精确到整数是多少亿千米？

然后让学生进行独立思考，发表意见，说出结果及想法。

1、精确到十分位

思考:精确到十分位就是要保留几位小数？

（1）学生独立探索。

（2）小组交流。

（3）反馈：要保留一位小数，就要省略十分位后面的数，要看百分位上的数。百分位上的9满5，进一。

1.496亿千米≈1.5亿千米

讲解：精确到十分位，就是保留一位小数。

2、精确到百分位

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到百分位就是要保留两位小数，就要省略百分位后面的数，要看千分位上的数。千分位上的6，省略尾数后向百分位进1。百分位上9+1=10，满十又要向前一位进一。

1.496亿千米≈1.50亿千米

问：近似数1.50末尾的0能去掉，为什么？

学生讨论：明确：不能去掉，去掉就不符合要求了。

教师总结：0不能去掉，它起到占位的作用。

3、比较精确度。

问：1.5和1.50哪个更精确？

学生讨论后汇报想法。

想法1：1.5是精确到十分位的结果，1.50是精确到百分位的结果，所以1.50比1.5更精确。所以1.50末尾的0不能去掉。

想法2：近似值是1.5的两位小数在1.45-1.54之间，而近似值是1.50的三位小数在1.495-1.504的范围更大，所以1.50比1.5更精确。

4、精确到整数

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到整数就要省略百分位后面的数，要看十分位上的数。十分位上的4，

省略小数点后的尾数。

5、教学“试一试”

学生独立解决，集体订正。

引导学生比较与刚才例题的区别，进一步明确什么时候应四舍，什么时候应五入。

（二）小结：

教师提出问题：求小数近似数应注意什么？

引导学生讨论知道：求一个小数的近似数要注意两点：

（1）要根据题目的要求取近似值，

如果要保留整数，就要看十分位是几；要保留一位小数，就看百分位是几……然后按“四舍五入法”决定是舍还是入。

（2）取近似值时，在保留的小数位里，小数末一位或几位是0的，0应当保留，不能丢掉。

（三）、教学“练一练”

学生独立解决，集体订正。

电评时引导学生在两方面进行比较：

（1）按不同精确要求求近似数的比较。

（2）取一个数的近似数与把一个数改写

成以“万”或“亿”作单位的小数的方法的比较。

第二小题练习完毕后，再要求学生把改写后的小数和求出的近似数分别放入原来的语言环境中读一读、比一比，体会到用“万”作单位的小数及其近似数的应用价值。

1．填空：

① 求一个小数的近似数，要根据需要用（）法保留小数数位．保留整数，表示精确到（）位；保留一位小数表示精确到（）位；保留两位小数表示精确到（）位……

②近似数的结果一般地说6．0要比6精确．因为6．0表示精确到了（）位，6表示精确到了（）位，所以6．0后面的“0”不能丢掉．

2．判断题（用手势表示“√”或“×”）

①3.97精确到十分位是4.0。（）

②把9.996精确到百分位是10.00。（）

③8和8.0的大小相等，它们的精确度也相同。（）

④在表示近似数时，小数末尾的0应该去掉。（）

3．“练习七”第五题。

（1）学生独立完成

（2）教师检查反馈。

说明：把王强身高精确到百分位，体重精确到个位，让学生体会到实际应用中要根据需要来确定近似数的精确程度。

4、“练习七”第6题。

（1）组织学生观察、比较，说说哪组的两个数是等值。哪组的两个数是近似。

（2）独立填写后再组织汇报交流。

5、“练习七”第7～8题。

学生独立审题并解答。

6、解决前面的问题。在实际生活中，9.547元≈（）元

5．小数的近似数在我们生活中应用非常广泛，请同学们课余留心观察，看什么地方有了小数近似数，下节课来大家交流。

“练习七”第4题。

今天这节课你有哪些新的收获？还有什么要提醒同学们注意的地方吗？

1、探索是数学的生命线，没有探索就没有数学的发展。课始，先让学生明确探索的目标，给学生以思维的方向。课中，引导学生从求整数的近似数迁移至小数，使学生的探索思维多角度、多层次展开，在学生探索的过程中学习数学、理解数学，从而感受到数学的魅力。

2、新课程注重强调学生的主体地位。但是我认为在特定的课堂时空中，要让没有多少探索经验和能力贮备的学生完全自主地“找”出求小数近似数的方法，也实在有些勉为其难。

因此，在课堂教学中我注意适度地加以引导，做到了放得“开”，收得“拢”；放得适度，收得自然。

既尊重了学生的主体地位，又张扬了学生的个性，同时有效地完成了课堂教学任务。

关于大数据数据预处理心得体会和方法三

职责：

1, 精通sql语句，根据应用业务人员的需求，编写相关sql语句，满足业务的需求;

2, 根据项目的需求配合开发人员对数据库、表、数据字典进行分析与设计;

3, 根据业务需求负责数据库存储过程、包、触发器的编写、排错、优化;

4, 了解数据库的规划、安装、备份、恢复，可以辅助运维dba做简单的日常维护操作;

5, 参与业务需求调研和etl设计开发。

岗位要求：

1, 计算机、统计学、软件工程、应用数学等相关专业，统招本科及其以上学历;

2, 熟练掌握数据库应用设计与开发的专业知识、数据结构设计，精通存储过程和函数的优化，具备较强的sql编写功底和清晰的逻辑思维能力;

3, 熟练使用pl/sql，熟练使用oracle数据库函数和相关pl/sql命令;

4, 对linux操作系统、网络应用有一定的了解和认识;

5, 良好的团队协作能力，良好的业务逻辑沟通能力;

6, 3年以上的oracle数据库应用开发经验，具有ocp认证&大数据和高并发量下数据库开发维护经验者优先;

7,精通bi前端报表开发优先

关于大数据数据预处理心得体会和方法四

职责：

1. db2数据库开发和应用实施，负责数据库维护和优化;

2. 历史数据库与数据仓库数据运维管理，性能分析及应用调优;

3. 数据仓库、数据集市的建模开发和建设维护工作;

4. 数据应用实施项目的维护、管理优化和推广培训工作。

岗位要求：

1. 本科及以上学历, 计算机相关专业优先，一年以上工作经验;

2. 熟悉关系型数据库、存储过程开发、脚本语言开发和linux系统;

3. 独立的思维能力，乐于沟通、协作，具备高度的自我约束能力、学习能力和表达能力，能够承担较大工作压力和责任;

4. 具有大数据处理和分析领域技术规划、架构设计经验者优先;

5. 有金融行业、互联网行业大数据处理经验者优先。

关于大数据数据预处理心得体会和方法五

职责：

i、负责hadoop集群的安装部署、维护及调优:

2、负责spark的安装邮署、维护及调优:

3、负责基于大数据平台开发的应用系统的部署、日常维护、调优和问题处理

4、负责elk 平台的部署及维护。

技能要求：

1 、2年以上大数据运维工仵经验;

2、熟悉hadoop生态圈技术栈及各个组件原理:

⒊、熟练掌握hdfs、hive、hbase、sρark、sqooρ 等组件，具备部署、维护、调优的能力:

4、热悉kylin技术原理,有一定的维护经验优先:

5、掌掇elk的日常维护技能·有一定的维护.经验优先:

6、有一定的hql/sql 性能调优经验;

7、具备基本的 java、python等语言开发能力优先:

8、有较强的沟通、团队协作及学习能力。

关于大数据数据预处理心得体会和方法六

职责：

1.参与公司数据平台系统规划和架构工作，主导系统的架构设计和项目实施，确保项目质量和关键性能指标达成;

2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建，搭建不同来源数据之间的逻辑关系，能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;

3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作

5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立，包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范，制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务，超强的数据业务感知力，挖掘数据价值，推动数据变现场景的落地，为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景，推动公司的数据可视化工作，提升公司数据分析效率和数据价值转化。

任职要求：

1.本科以上学历，8年以上软件行业从业经验，5年以上大数据架构设计经验，熟悉bi平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;

2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市，了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;

3.熟悉大数据相关技术：hadoop、hive、hbase、storm、flink、spark、kafka、rabbitmq;

4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;

5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验，具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;

6.对数据敏感，具备优秀的业务需求分析和报告展示能力，具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力，了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;

7.有较强的沟通和组织协调能力，具备结果导向思维，有相关项目管理经验优先。